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给出了求解多目标优化问题的一种新解法。定义了多目标优化问题的非劣方向,设计了方向杂交算子和简单的变异算子。标准算例的计算机仿真结果表明,新算法可以快速地找到一组范围广、分布均匀且数量充足的Pareto最优解。 相似文献
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求解最小闭包球问题改进的SMO-型算法 总被引:1,自引:0,他引:1
研究n维空间中m个点的最小闭包球(MEB)问题。通过结合确定并删除内部点的技术到序列最小最优化(SMO)方法中,提出一种近似求解MEB问题的改进的SMO-型算法。证明了该算法具有线性收敛性。数值结果表明对于一些mn的大规模数据集,改进的算法与原算法相比速度可以提高10倍以上。尤其,当n等于100且m等于100000时,改进的SMO-型算法仅需执行8s。此外,对于n等于10000且m等于1000的大规模数据集,改进的算法也仅需执行150s。 相似文献
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任其昇 《电子制作.电脑维护与应用》2013,(16)
我们都知道??π=3.1415926,它是一个无限不循环小数,你知道它是怎样计算出来的吗?其实π是一个无穷级数,它有很多种计算方法,本文将介绍π的两种计算方法。 相似文献
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针对一类线性时不变系统, 提出了具有反馈信息的PD-型(Proportional-derivative-type)迭代学习控制律, 利用卷积的推广的Young不等式, 分析了控制律在Lebesgue-p范数意义下的单调收敛性. 分析表明, 收敛性不但决定于系统的输入输出矩阵和控制律的微分学习增益, 而且依赖于系统的状态矩阵和控制律的比例学习增益; 进一步, 当适当选取反馈增益时, 反馈信息可加快典型的PD-型迭代学习控制律的单调收敛性. 数值仿真验证了理论分析的正确性和控制律的有效性. 相似文献
97.
已有的混沌粒子群算法多使用Logistic混沌映射,但Logistic混沌映射产生的混沌序列不够均匀,影响了混沌粒子群算法的性能。提出在混沌粒子群算法中引入均匀性更好的An混沌映射,利用An混沌映射初始化粒子群的位置和速度,并通过适应度方差的变化来自适应控制部分粒子进行混沌更新,来改善混沌粒子群算法的性能。数值仿真的结果表明,改进算法的收敛性和全局搜索能力都有所提高,能有效避免早熟收敛。 相似文献
98.
B-P模型是最早被提出来的人工神经网络模型之一,它是一种简单而且非常有效的算法.在本文中,把它应用到制造资源计划(Manufacturing Resources Planning,MRP-Ⅱ)系统中,进行资源优化控制.并且,在实现过程中针对实际情况,对传统的B-P算法进行了多方面的改进,使得算法更加有效. 相似文献
99.
传统的强化学习算法通常假设状态空间和行动空间是离散的,而实际上很多问题的状态空间是连续的,这就大大地限制了强化学习在实际中的应用.为克服以上不足,本文提出了一种基于核方法的强化学习算法,能直接处理具有连续状态空间的问题.最后,通过具有连续状态空间和离散行动空间的mountain car问题来验证算法.实验表明,这种算法在处理具有连续状态空间的问题时,和传统的先把状态空间离散化的方法相比,能以较少的训练数据收敛到更好的策略. 相似文献
100.
一种改进的GA变异算子及其数学分析 总被引:7,自引:0,他引:7
提出了一种改进的GA变异算子,并对其有效性作了数学分析。实例表明,该算子能改善GA的收敛性能。 相似文献